技术特征：
1.一种巡检机器人视觉slam算法，其特征在于，它包括如下步骤：第一步，输入图像f；第二步，计算最大通道图dmax、最小通道图dmin；第三步，计算偏移补偿系数u；第四步，计算环境光n和大气光l；第五步，还原无雾图像p；第六步，判断图像去雾效果是都润足要求；第七步，若满足要求，则输出输出图像p，若不满足，则矫正去雾参数y。2.如权利要求1所述的巡检机器人视觉slam算法，其特征在于，第六步判断去雾图像p满足以下条件：
技术总结
本发明公开了一种巡检机器人视觉SLAM算法，其特征在于，它包括如下步骤：第一步，输入图像F；第二步，计算最大通道图Dmax、最小通道图Dmin；第三步，计算偏移补偿系数u；第四步，计算环境光N和大气光L；第五步，还原无雾图像P；第六步，判断图像去雾效果是都润足要求；第七步，若满足要求，则输出输出图像P，若不满足，则矫正去雾参数y。本发明可以提高机器人视觉SLAM算法在面对未知雾浓度环境时的定位及追踪性能，且算法可以检测无雾环境，在无雾环境下休眠以节约计算资源。下休眠以节约计算资源。下休眠以节约计算资源。
技术研发人员：冯小渝 吴锦洲 吕文琪 向毅 何龙 刘子樊 蒋鸿伟 傅普杰 简夜明
受保护的技术使用者：重庆科技学院
技术研发日：2022.07.12
技术公布日：2022/10/3